LLM从理论到实践

你是否也对ChatGPT等大型语言模型的强大能力感到好奇？想要深入了解其背后的理论和技术，却苦于没有合适的入门指南？那么，这本由张奇、桂韬、郑锐、黄萱菁所著的《大规模语言模型：从理论到实践》就是你的不二选择！📚

本书概述🎯

这本书涵盖了大规模语言模型（LLM）的构建流程，从基础理论到实践应用，并深入探讨了预训练、指令理解以及模型评估等关键环节。👌

本书亮点🌟

全面系统：从LLM的基本概念、发展历程到构建流程，本书进行了全面而系统的介绍，帮助读者建立起对LLM的完整认识。
深入浅出：作者用通俗易懂的语言，结合代码实例，深入浅出地讲解了复杂的技术细节，即使是初学者也能轻松理解。
实践导向：本书不仅介绍理论知识，更注重实践应用，提供了大量代码实践和案例分析，帮助读者将知识转化为实际能力。
持续更新：鉴于LLM的快速发展，本书将持续更新，确保读者掌握最新的研究成果和技术进展。

本书主要内容📝

大语言模型基础：介绍Transformer结构、GPT模型、大语言模型网络结构和注意力机制优化等基础知识。
大语言模型预训练数据：讨论数据来源、数据处理方法、数据影响分析以及开源数据集合等，帮助读者了解如何构建高质量的预训练数据。
分布式训练：介绍分布式训练概述、并行策略、集群架构以及DeepSpeed实践，帮助读者掌握如何利用分布式系统高效训练大语言模型。
有监督微调：讨论提示学习、语境学习、高效模型微调以及模型上下文窗口扩展等，帮助读者了解如何使LLM理解并遵循人类指令。
强化学习：介绍基于人类反馈的强化学习、奖励模型、近端策略优化以及MOSS-RLHF实践，帮助读者了解如何进一步提升LLM的性能。
大语言模型应用：讨论推理规划、综合应用框架、智能代理、多模态大模型以及大语言模型推理优化等，帮助读者了解LLM的应用场景和实践经验。
大语言模型评估：介绍模型评估概述、评估体系、评估方法以及评估实践，帮助读者了解如何评估LLM的性能和质量。

阅读本书的意义💡

阅读这本书，你将：

掌握LLM的基础理论和实践技能。
了解LLM的应用场景和发展趋势。
提升自然语言处理和机器学习的能力。
为未来从事LLM相关研究或应用打下坚实基础。

结语🚀

《大规模语言模型：从理论到实践》是一本不可多得的LLM入门指南，无论是自然语言处理研究人员、机器学习工程师，还是对LLM感兴趣的读者，都能从中受益匪浅。🚀

让我们一起探索LLM的奥秘，开启人工智能的新篇章！💡

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